机器学习VS数据挖掘

机器学习和数据挖掘都是人工智能领域的重要分支。它们有很多相似之处，但也存在一些不同点。

机器学习是一种通过让计算机从数据中学习模式和规律，从而实现预测或者决策的方法。它使用算法来训练模型，模型可以根据新数据做出预测或者决策。机器学习的应用非常广泛，例如语音识别、图像分类、自然语言处理等等。

而数据挖掘则是一种从大量数据中发现隐藏在其中的关系、趋势和模式的方法。它使用统计学和机器学习等技术来分析数据，从而找到数据中的有价值信息。数据挖掘通常被用于商业决策、市场调查、风险评估等领域。

总的来说，机器学习更加注重训练模型来预测或者决策，而数据挖掘更加注重在数据中发现有价值的信息。但是它们两者也有很多相似之处，例如都使用了数据处理和分析技术。